Количественный и качественный анализ результатов эмпирического исследования в психологии

Количественный (математико-статистический) анализ – совокупность процедур, методов описания и преобразования исследовательских данных на основе использования математико-статического аппарата.

Количественный анализ подразумевает возможность обращения с результатами как с числами – применение методов вычислений.

Решившись на количественный анализ, мы можем сразу обратиться к помощи параметрической статистики или сначала провести первичную и вторичную обработку данных.

На этапе первичной обработки решаются две основные задачи: представить полученные данные в наглядной, удобной для предварительного качественного анализа форме в виде упорядоченных рядов, таблиц и гистограмм и подготовить данные для применения специфических методов вторичной обработки.

Упорядочивание (расположение чисел в порядке убывания или возрастания) позволяет выделить максимальное и минимальное количественное значение результатов, оценить, какие результаты встречаются особенно часто и т.д. Набор показателей различных психодиагностических методик, полученных по группе представляют в виде таблицы, в строках которой располагают данные обследования одного испытуемого, а в столбцах – распределение значений одного показателя по выборке. Гистограмма – это частотное распределение результатов в диапазоне изменения значений.

На этапе вторичной обработки вычисляются характеристики предмета исследования. Анализ результатов вторичной обработки позволяет нам предпочесть тот набор количественных характеристик, который будет наиболее информативен. Цель этапа вторичной обработки состоит не только в получении информации, но и в подготовке данных к возможной оценке достоверности сведений. В последнем случае мы обращаемся к помощи параметрической статистики.

Типы методов математико-статического анализа:

- Методы описательной статистики направлены на описание характеристик исследуемого явления: распределения, особенностей связи и пр.

- Методы статического вывода служат для установления статистической значимости данных, полученных в ходе экспериментов.

- Методы преобразования данных направлены на преобразование данных с целью оптимизации их представления и анализа.

К количественным методам анализа и интерпретации (преобразования) данных относятся следующие:

1. Дисперсионный анализ позволяет выявить, насколько дисперсия зависимой переменной соотносится с дисперсией независимой переменной, т.е. указывает на ту качественную переменную, которая вызывает изменения исследуемого качества. На практике в рамках дисперсионного анализа чаще всего применяются расчеты при помощи f- критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

2. Корреляционный анализ выявляет связь и направление изменений зависимой и независимой переменных.

3. Факторный анализ выявляет влияние факторов, т.е. совокупности коррелирующих между собой независимых переменных на зависимые переменные.

4. Регрессионный анализ заключается в моделировании системы связей нескольких зависимых переменных в единый психометрический фактор, отражающий влияние независимой переменной на исследуемый психологический объект. При помощи регрессионной модели прогнозируется развитие фактора, причем прогноз имеет тенденцию к снижению достоверности через определенный промежуток времени.

5. Кластерный анализ позволяет выявить связь или степени подобия поведенческих реакций различных объектов по «подобию» их переменных (характеристик). В процессе кластерного анализа осуществляется группировка по определенным статистическим критериям различных «сходных» объектов (испытуемых или групп) в один класс (категорию, группу, кластер).

Качественный анализ результатов – совокупность процедур и методов описания исследовательских данных на основе теоретических умовыводов и обобщений, индивидуального опыта, интуиции, методов логического вывода.

В ходе качественного анализа результатов исследования выявляются причины возникновения того или иного психологического явления, вскрываются его существенные свойства, устанавливаются тенденции развития, определяются противоречия функционирования.

Опыт качественной обработки позволяет выделить ее следующие общие компоненты:

- предварительный анализ исследуемых данных,

- группировку однопорядковых результатов исследования,

- анализ взаимосвязей различных группировок,

- обобщающие выводы.

Выделяют следующие приемы качественного анализа: классификация, типологизация, систематизация, периодизация, категоризация, казуистика.

Категоризация – систематизация и дифференциация материала исследований по типам, видам, вариантам, построение схем, структур.

Казуистика – системное описание типичных и уникальных случаев, тех, которые представляют типологию, и тех, которые являются исключением.

Методы качественного анализа разделены на две группы:

- анализ по аналогии (при этом используются такие приемы, как обращение к личному опыту, интуиции исследователя, к ссылкам на авторитет, на результаты аналогичных исследований) и

- непараметрическая статистика.

Первичная обработка «сырых» оценок для создания возможности применения непараметрической статистики производится двумя методами: классификацией (разделение объектов на классы по какому-либо критерию) и систематизацией (упорядочивание объектов внутри классов, классов между собой и множеств классов с другими множествами классов).